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9、前馈型神经网络隐藏层可以从零到若干层吗?

A.可以

B.不可以

C.无法确定

D.视情况而定


参考答案和解析
A
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考题 神经网络的组成层次中错误的是()。 A、输入层B、隐藏层C、中间层D、输出层

考题 前馈型神经网络的中各个层之间是()的,反馈型神经网络中各个层之间是()的。A、有环;有环B、有环;无环C、无环;有环D、无环;无环

考题 在类神经网络中计算误差值的目的是()A、调整隐藏层个数B、调整输入值C、调整权重(Weight)D、调整真实值

考题 如何以神经网络仿真逻辑回归(Logistic Regression)?()A、输入层节点个数设定为2B、输出层节点个数设定为2C、隐藏层节点个数设定为0D、隐藏层节点个数设定为1

考题 数据挖掘技术中的神经网络的组织部分不包括()。A、输入层B、中间层C、隐藏层D、分析层

考题 神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。

考题 在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。A、784;10B、28;10C、784;1D、28;1

考题 一个完整的人工神经网络包括()。A、一层输入层B、多层分析层C、多层隐藏层D、两层输出层

考题 前馈型神经网络常用于()。A、图像识别B、文本处理C、问答系统D、图像检测

考题 用FLASH制作动画时,选择要分布到不同层中的对象,对象可以位于若干层中,但是一定要是相邻的层。

考题 目前,深度学习主要包括()。A、前馈神经网络B、卷积神经网络C、循环神经网络D、对抗神经网络

考题 当倒传递神经网络(BP神经网络)无隐藏层,输出层个数只有一个的时候,也可以看做是逻辑回归模型。

考题 在flash中,关于显示/隐藏层的说法,正确的是:()。A、单击时间轴中的眼睛图标可以显示/隐藏所有的层B、在时间轴的显示/隐藏列内按住Alt键单击,可同时隐藏所有其他层,而被单击的层本身并不隐藏C、在时间轴的显示/隐藏列内按住Ctrl键单击,可同时隐藏所有其他层,而被单击的层本身并不隐藏D、被隐藏的层不可以被导出

考题 以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的是()。A、神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B、可以处理冗余特征C、训练ANN是一个非常耗时的过程D、至少含有一个隐藏层的多层神经网络

考题 判断题神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。A 对B 错

考题 多选题在flash中,关于显示/隐藏层的说法,正确的是:()。A单击时间轴中的眼睛图标可以显示/隐藏所有的层B在时间轴的显示/隐藏列内按住Alt键单击,可同时隐藏所有其他层,而被单击的层本身并不隐藏C在时间轴的显示/隐藏列内按住Ctrl键单击,可同时隐藏所有其他层,而被单击的层本身并不隐藏D被隐藏的层不可以被导出

考题 单选题前馈型神经网络的中各个层之间是()的,反馈型神经网络中各个层之间是()的。A 有环;有环B 有环;无环C 无环;有环D 无环;无环

考题 判断题当倒传递神经网络(BP神经网络)无隐藏层,输出层个数只有一个的时候,也可以看做是逻辑回归模型。A 对B 错

考题 多选题目前,深度学习主要包括()。A前馈神经网络B卷积神经网络C循环神经网络D对抗神经网络

考题 单选题在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。A 784;10B 28;10C 784;1D 28;1

考题 单选题如何以神经网络仿真逻辑回归(Logistic Regression)?()A 输入层节点个数设定为2B 输出层节点个数设定为2C 隐藏层节点个数设定为0D 隐藏层节点个数设定为1

考题 多选题前馈型神经网络常用于()。A图像识别B文本处理C问答系统D图像检测

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考题 填空题用于蛋白质二级结构预测的基本神经网络模型为三层的前馈网络,包括()

考题 单选题以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有()A 神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B 可以处理冗余特征C 训练ANN是一个很耗时的过程D 至少含有一个隐藏层的多层神经网络

考题 多选题一个完整的人工神经网络包括()。A一层输入层B多层分析层C多层隐藏层D两层输出层

考题 单选题连续型Hopfield网络()。A 是前馈神经网络B 是单层反馈型非线性神经网络C 具有函数逼近问题D 是多层反馈型非线性神经网络

考题 单选题具有递阶分层结构,由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通;神经元从一层连接至下一层,不存在同层神经元间的连接的神经网络是()A 前馈网络B 递归网络C Elmman网络D Hopfield网络